Pandas学习 - 索引

写在前面

今天这部分我们要学习一下索引的操作。申明一下这个不是我自己编写的噢，是参加了Datawhale的组队学习，其中的成员GYH大神编写的joyful-pandas，可以取github上找到内容！（PS发现大神是同校的小学弟哈哈哈，真的很优秀，自己还要慢慢学习~）
如果有感兴趣的小伙伴可以github自取。

一、单级索引

1. loc方法、iloc方法、[]操作符
一般而言，最常用的索引方法就是这三类

iloc表示位置索引（i表示index）
loc表示标签索引
[]也具有很大的便利性

（a）loc方法

trick one: 所有在loc中使用的切片全部包含右端点的，这一点和我们之前的右边不到不一样

①单行索引

# 标签索引为 1103
# 也就是说如果行标签为字符型变量，那么df.loc['a']
df.loc[1103]

②多行索引

df.loc[[1102, 2304]]
df.loc[1304:]
df.loc[2402::-1] # 取从后向前的元素（从2402往前）

trick two: 类似小用法

import numpy as np
a=np.random.rand(5)
print(a)
[ 0.64061262  0.8451399   0.965673    0.89256687  0.48518743]print(a[-1]) ## 取最后一个元素
[0.48518743]print(a[:-1])  ## 除了最后一个取全部
[ 0.64061262  0.8451399   0.965673    0.89256687]print(a[::-1]) ## 取从后向前（相反）的元素
[ 0.48518743  0.89256687  0.965673    0.8451399   0.64061262]print(a[2::-1]) ## 取从下标为2的元素往前读取
[ 0.965673  0.8451399   0.64061262]

对于上面两种来说，默认是取出所有变量的数据的。

③单列索引

df.loc[:,'Height']

④多列索引

df.loc[:, ['Height','Math']] ## Height和Math两列
df.loc[:, 'Height':'Math'] ## Height到Math这三列

写出对应的变量名即可，记得要用[]括起来。

⑤联合索引

df.loc[1102:2401:3,'Height':'Math'].head()

这个索引的意思就是指首先按标签索引，1102到2401为区间，3为步长取数，其次取出Height到Math的这三列数据。

⑥函数式索引

# loc中使用的函数，传入参数就是前面的df
df.loc[lambda x:x['Gender']=='M'].head()

主要就是运用lambda函数对所有的记录进行遍历，找到符合条件的记录。

⑦布尔索引

# 语句一
df.loc[df['Address'].isin(['street_7','street_4'])].head()
# 语句二
## 这里是这样一个逻辑，首先遍历Address找到它的值，然后用i[-1]看是4还是7
df.loc[[True if i[-1]=='4' or i[-1]=='7' else False for i in df['Address'].values]].head()

（b）iloc方法

trick three: 注意与loc不同，切片右端点不包含

①单行索引

# 行位置为3的，也就是说从0开始，第四行
df.iloc[3]

②多行索引

# 第四行到第五行的记录
df.iloc[3:5]

③单列索引

df.iloc[:, 3].head()

这里我们看到都是按位置索引，位置为3，其实是第四列

④多列索引

# 这里的::-2是指所有列，然后步长为2，反向读取
df.iloc[:,7::-2].head()

df.iloc[:,7::-1].head()

⑤混合索引

df.iloc[3::4,7::-2]

⑥函数式索引

df.iloc[lambda x:[3]]

这个也是就是取位置为3的记录，即第四行

trick four: 由上所述，iloc中接收的参数只能为整数或整数列表，不能使用布尔索引

（c） []操作符

trick five: 如果不想陷入困境，请不要在行索引为浮点时使用[]操作符，因为在Series中的浮点[]并不是进行位置比较，而是值比较，非常特殊

（c.1）Series的[]操作

①单元素索引

# 使用索引标签
s = pd.Series(df['Math'], index=df.index)
# 找出索引标签为1101的Math值
s[1101]

索引标签的使用同前面

②多行索引

m = pd.Series(df['Height'], index=df.index)
m[2402::-1].head()

③函数式索引

s[lambda x: x.index[16::-6]]
# 注意使用lambda函数时，直接切片(如：s[lambda x: 16::-6])就报错，此时使用的不是绝对位置切片，而是元素切片，非常易错
# 注意是x.index

④布尔索引

s[s>80]
# 指值大于80的部分

（c.2）DataFrame的[]操作

①单行索引

df[1:2]
# 这里非常容易写成df['label']，会报错
# 用了标签位置的切片# 如果想要获得某一个元素，可用如下get_loc方法：
row = df.index.get_loc(1102)
df[row:row+1]

②多行索引

# 用切片，如果是选取指定的某几行，推荐使用loc，否则很可能报错
df[3:5]

③单列索引

df['School'].head()

④多列索引

df[['School','Math']].head()

⑤函数式索引

df[lambda x:['Math','Physics']].head()

⑥布尔索引

df[df['Gender']=='F'].head()

trick six: 一般来说，[]操作符常用于列选择或布尔选择，尽量避免行的选择

2. 布尔索引

（a）布尔符号：’&’,’|’,’~’：分别代表和and，或or，取反not

# 性别为F且地址为2号街
df[(df['Gender']=='F')&(df['Address']=='street_2')]

# 数学成绩大于85或者地址为7号街
df[(df['Math']>85)|(df['Address']=='street_7')]

# 数学成绩既不大于75地址也不在1号街
df[~((df['Math']>75)|(df['Address']=='street_1'))].head()

自己写一个例子！

# 数学成绩在60~90之间并且物理等级为A及以上
df[((df['Math']>=60)&(df['Math']<=90))&((df['Physics']=='A')|(df['Physics']=='A+'))]

loc和[]中相应位置都能使用布尔列表选择：

df.loc[df['Math']>60,(df[:8]['Address']=='street_6').values].head()
# 如果不加values就会索引对齐发生错误，Pandas中的索引对齐是一个重要特征，很多时候非常使用
# 但是若不加以留意，就会埋下隐患

trick seven: loc的逗号两边可以是单个元素、元素列表、布尔列表或者函数就可以，四选一，逗号前面是行，逗号后面是列。

（b） isin方法

# 学校为S_1、S_2且物理等级在A及以上
df[(df['School'].isin(['S_1','S_2']))&(df['Physics'].isin(['A','A+']))]# 上面也可以用字典方式写
# all与&的思路是类似
# 其中的1代表按照跨列方向判断是否全为True，类似axis=1
df[df[['School','Physics']].isin({'School':['S_1','S_2'],'Physics':['A','A+']}).all(1)]

3. 快速标量索引

当只需要取一个元素时，at和iat方法能够提供更快的实现

display(df.at[1101,'School'])
display(df.loc[1101,'School'])
display(df.iat[0,0])
display(df.iloc[0,0])
#可尝试去掉注释对比时间
%timeit df.at[1101,'School']
%timeit df.loc[1101,'School']
%timeit df.iat[0,0]
%timeit df.iloc[0,0]

at和iat是比loc和iloc更快的

4. 区间索引

（a）利用interval_range方法

pd.interval_range(start=0,end=5)
# closed参数可选'left''right''both''neither'，默认左开右闭

pd.interval_range(start=0,periods=8,freq=5)
# periods参数控制区间个数，freq控制步长

（b）利用cut将数值列转为区间为元素的分类变量，例如统计数学成绩的区间情况

math_interval = pd.cut(df['Math'],bins=[0,40,60,80,100])
# 注意，如果没有类型转换，此时并不是区间类型，而是category类型
math_interval.head()

（c）区间索引的选取

# 包含该值就会被选中
df_i.loc[65].head()
df_i.loc[[65,90]].head()

如果想要选取某个区间，先要把分类变量转为区间变量，再使用overlap方法：

df_i[df_i.index.astype('interval').overlaps(pd.Interval(70, 85))].head()

二、多级索引

1. 创建多级索引

如一级索引和二级索引

（a）通过from_tuple或from_arrays

①直接创建元组

# tuples即多级索引标签
tuples = [('A','a'),('A','b'),('B','a'),('B','b')]
mul_index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=('Upper', 'Lower'))
mul_index

pd.DataFrame({'Score':['perfect','good','fair','bad']},index=mul_index)

② 利用zip创建元组

L1 = list('AABB')
L2 = list('abab')
tuples = list(zip(L1,L2))
# 区别就在于创建元组的部分，后续操作同

③ 通过Array创建

arrays = [['A','a'],['A','b'],['B','a'],['B','b']]
mul_index = pd.MultiIndex.from_tuples(arrays, names=('Upper', 'Lower'))
pd.DataFrame({'Score':['perfect','good','fair','bad']},index=mul_index)

（b）通过from_product

L1 = ['A','B']
L2 = ['a','b']
pd.MultiIndex.from_product([L1,L2],names=('Upper', 'Lower'))
# 两两相乘

（c）指定df中的列创建（set_index方法）

# 即顺序即为级别顺序
df_using_mul = df.set_index(['Class','Address'])
df_using_mul.head()

df_using_mul = df.set_index(['Address','Class'])
df_using_mul.head()

2. 多层索引切片

我们用上面的数据

（a）一般切片

# 注意要对索引进行排序
# 多级索引切片有两个标签定位
df_using_mul.sort_index().loc['C_2','street_5']

（b）第一类特殊情况：由元组构成列表

df_using_mul.sort_index().loc[[('C_2','street_7'),('C_3','street_2')]]
# 表示选出某几个元素，精确到最内层索引

（c）第二类特殊情况：由列表构成元组

df_using_mul.sort_index().loc[(['C_2','C_3'],['street_4','street_7']),:]
#选出第一层在‘C_2’和'C_3'中且第二层在'street_4'和'street_7'中的行

3. 多层索引中的slice对象

L1, L2 = ['A','B','C'],['a','b','c']
mul_index1 = pd.MultiIndex.from_product([L1,L2],names=('Upper', 'Lower'))
L3, L4 = ['D','E','F'],['d','e','f']
mul_index2 = pd.MultiIndex.from_product([L3,L4],names=('Big', 'Small'))
df_s = pd.DataFrame(np.random.rand(9,9),index=mul_index1,columns=mul_index2)
df_s

这个意思就是行索引和列索引

4. 索引层的交换

（a）swaplevel方法（两层交换）

df_using_mul.swaplevel(i=1,j=0,axis=0).sort_index().head()

（b）reorder_levels方法（多层交换）

# []中的数字是指之后更新的顺序
df_muls.reorder_levels([2,0,1],axis=0).sort_index().head()# 如果索引有name，可以直接使用name
df_muls.reorder_levels(['Address','School','Class'],axis=0).sort_index().head()

注意这里的axis=0是提醒我们后面的记录是跨行改变

三、索引设定

1. index_col参数

index_col是read_csv中的一个参数，而不是某一个方法。即直接在read_csv时就设定好。

2. reindex和reindex_like

# 设定新index，可能会出现nan值因为没有这个index
df.reindex(index=[1101,1203,1206,2402])
# 设定列，也可能会出现nan值因为没有这个字段
df.reindex(columns=['Height','Gender','Average']).head()

trick eight: 可以选择缺失值的填充方法：fill_value和method（bfill/ffill/nearest），其中method参数必须索引单调

df.reindex(index=[1101,1203,1206,2402],method='bfill')
# bfill表示用所在索引1206的后一个有效行填充，ffill为前一个有效行，nearest是指最近的
df.reindex(index=[1101,1203,1206,2402],method='nearest')
# 数值上1205比1301更接近1206，因此用前者填充

reindex_like的作用为生成一个横纵索引完全与参数列表一致的DataFrame，数据使用被调用的表

df.reindex_like(df[0:5][['Weight','Height']])

3. set_index和reset_index

首先是set_index
第一个作用上面已经说过，除了作为参数也可以作为方法

df.set_index('Class').head()

利用append参数可以将当前索引维持不变

# 这句话意思就是在当前索引基础上增加一个索引Class
df.set_index('Class',append=True).head()

当使用与表长相同的列作为索引（需要先转化为Series，否则报错）

df.set_index(pd.Series(range(df.shape[0]))).head()# 可以直接添加多级索引
df.set_index([pd.Series(range(df.shape[0])),pd.Series(np.ones(df.shape[0]))]).head()

其次是reset_index
默认状态直接恢复到自然数索引

df.reset_index().head()

用level参数指定哪一层被reset，用col_level参数指定set到哪一层
以这个数据集为例：

df_temp1 = df_temp.reset_index(level=1,col_level=1)
df_temp1.head()

4. rename_axis和rename

# rename_axis是针对多级索引的方法
# 作用是修改某一层的索引名，而不是索引标签
df_temp.rename_axis(index={'Lower':'LowerLower'},columns={'Big':'BigBig'})# rename方法用于修改列或者行索引标签，而不是索引名
df_temp.rename(index={'A':'T'},columns={'e':'changed_e'}).head()

四、常用索引型函数

1. where函数

df.where(df['Gender']=='M').head()
# 不满足条件的行全部被设置为NaN

trick nine: 所以可以进行筛选，不符合条件的变成nan值之后，再dropna

df.where(df['Gender']=='M').dropna().head()

也可以进行填充，逗号后面即为填充的值

df.where(df['Gender']=='M',np.random.rand(df.shape[0],df.shape[1])).head()

2. mask函数

mask函数与where功能上相反，其余完全一致，即对条件为True的单元进行填充

3. query函数

query函数中的布尔表达式中，下面的符号都是合法的：行列索引名、字符串、and/not/or/&/|/~/not in/in/==/!=、四则运算符

df.query('(Address in ["street_6","street_7"])&(Weight>(70+10))&(ID in [1303,2304,2402])')

五、重复元素处理

1. duplicated方法

# 返回了是否重复的布尔列表
df.duplicated('Class')
# 可选参数keep默认为first，即首次出现设为不重复，若为last，则最后一次设为不重复
df.duplicated('Class',keep='last')
# 若为False，则所有重复项为True
df.duplicated('Class',keep=False)

2. drop_duplicates方法

# 剔除重复项
df.drop_duplicates('Class')
df.drop_duplicates('Class',keep='last')
# 在传入多列时等价于将多列共同视作一个多级索引，比较重复项
df.drop_duplicates(['School','Class'])

六、抽样函数(即sample函数)

sample函数中有很多参数，下面进行一一解释

# n为样本量
df.sample(n=5)
# frac为抽样比
df.sample(frac=0.05)
# replace为是否放回，True即可重复
df.sample(n=df.shape[0],replace=True)
# axis为抽样维度，默认为0，即抽行
df.sample(n=3,axis=1) # 指抽三个列
# weights为样本权重，自动归一化
df.sample(n=3,weights=np.random.rand(df.shape[0]))

#以某一列为权重，这在抽样理论中很常见
#抽到的概率与Math数值成正比
df.sample(n=3,weights=df['Math'])

七、问题与练习

1.问题
【问题一】如何更改列或行的顺序？如何交换奇偶行（列）的顺序？
【问题二】如果要选出DataFrame的某个子集，请给出尽可能多的方法实现。
【问题三】 query函数比其他索引方法的速度更慢吗？在什么场合使用什么索引最高效？
【问题四】单级索引能使用Slice对象吗？能的话怎么使用，请给出一个例子。
【问题五】如何快速找出某一列的缺失值所在索引？
【问题六】索引设定中的所有方法分别适用于哪些场合？怎么直接把某个DataFrame的索引换成任意给定同长度的索引？
【问题七】多级索引有什么适用场合？
【问题八】对于多层索引，怎么对内层进行条件筛选？
【问题九】什么时候需要重复元素处理？

2.练习
【练习一】现有一份关于UFO的数据集，请解决下列问题：
（a）在所有被观测时间超过60s的时间中，哪个形状最多？

df = pd.read_csv('data/UFO.csv')
# 这个列名要改一下，我试过原名会报错
df.rename(columns={'duration (seconds)':'duration'},inplace=True)
# 注意到这里的秒是字符串型，转换形式
df['duration'].astype('float')
# 用query函数进行布尔的筛选
## 首先找到观测时间超过60s的shape值
## 然后进行计数
## 最后找到最大，用index[0]
df.query('duration > 60')['shape'].value_counts().index[0]

trick ten: inplace参数的理解
修改一个对象时：

inplace=True：不创建新的对象，直接对原始对象进行修改；
inplace=False：对数据进行修改，创建并返回新的对象承载其修改结果。

（b）对经纬度进行划分：-180°至180°以30°为一个经度划分，-90°至90°以18°为一个维度划分，请问哪个区域中报告的UFO事件数量最多？

# 划分区域并tolist
bins_long = np.linspace(-180,180,13).tolist()
bins_la = np.linspace(-90,90,11).tolist()
# 根据划分的区域将每个值有一个分区变量
cuts_long = pd.cut(df['longitude'],bins=bins_long)
df['cuts_long'] = cuts_long
cuts_la = pd.cut(df['latitude'],bins=bins_la)
df['cuts_la'] = cuts_la
# 根据分区变量进行二级索引计数
df.set_index(['cuts_long','cuts_la']).index.value_counts().head()

【练习二】现有一份关于口袋妖怪的数据集，请解决下列问题：
（a）双属性的Pokemon占总体比例的多少？

df = pd.read_csv('data/Pokemon.csv')
# 双属性就是指两个属性都不为nan值
# 个数/行数
df['Type 2'].count()/df.shape[0]

（b）在所有种族值（Total）不小于580的Pokemon中，非神兽（Legendary=False）的比例为多少？

# 如果value_counts中没有参数那么计算的是个数
# normalize=True即归一化
df.query('Total >= 580')['Legendary'].value_counts(normalize=True)

（c）在第一属性为格斗系（Fighting）的Pokemon中，物攻排名前三高的是哪些？

# 首先根据[]来找出第一属性为格斗系的
# 然后用sort_values来排名Attack，参数为降序
# 用iloc找到前三行
df[df['Type 1']=='Fighting'].sort_values(by='Attack',ascending=False).iloc[:3]

（d）请问六项种族指标（HP、物攻、特攻、物防、特防、速度）极差的均值最大的是哪个属性（只考虑第一属性，且均值是对属性而言）？

df['range'] = df.iloc[:,5:11].max(axis=1)-df.iloc[:,5:11].min(axis=1)
attribute = df[['Type 1','range']].set_index('Type 1')
max_range = 0
result = ''
for i in attribute.index.unique():temp = attribute.loc[i,:].mean()if temp.values[0] > max_range:max_range = temp.values[0]result = i
result

（e）哪个属性（只考虑第一属性）神兽占总Pokemon的比例最高？该属性神兽的种族值也是最高的吗？

df.query('Legendary == True')['Type 1'].value_counts(normalize=True).index[0]

attribute = df.query('Legendary == True')[['Type 1','Total']].set_index('Type 1')
max_value = 0
result = ''
for i in attribute.index.unique()[:-1]:temp = attribute.loc[i,:].mean()if temp[0] > max_value:max_value = temp[0]result = i
result

最后这两题应该还需要再研究一下，不太明白。